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以下是专为 langchain-go 设计的课程大纲，涵盖从基础到实战的全流程，结合理论讲解、代码演示和项目实战，适合不同阶段的学员学习。

课程标题​

《LangChainGo实战：从入门到精通LLM应用开发》
——用Go语言构建高效、可扩展的AI应用

一、课程开场介绍​

1. 课程目标​

  • 掌握 langchain-go 核心概念与开发模式。
  • 学会用Go语言构建生产级LLM应用（如客服机器人、知识库问答）。
  • 理解AI应用架构设计和高性能优化技巧。

2. 适合人群​

  • Go开发者想切入AI领域
  • 需要落地LLM应用的工程师
  • 对AI工程化感兴趣的技术管理者

3. 课程特色​

  • 实战驱动：每章配套可运行的代码案例。
  • 深度优化：涵盖Go语言特有的性能技巧（如并发、内存管理）。
  • 工业级方案：工具集成、监控、部署等全流程覆盖。

二、课程章节设计​

第一章：LangChainGo基础入门​

  • 1.1 LangChain生态介绍
    • 为什么选择Go语言？对比Python版LangChain的优势（性能、部署）。
  • 1.2 环境搭建
    • 安装langchain-go，配置OpenAI/本地模型（如GGML）。
  • 1.3 第一个LLM程序
    • 调用API生成文本，处理错误和超时。
    llm, _ := openai.New()
    res, _ := llm.Call("用Go写一个快速排序函数")

第二章：核心模块详解​

  • 2.1 提示工程（Prompts）
    • 动态模板、少样本学习、输出解析（JSON/结构化数据）。
  • 2.2 链式调用（Chains）
    • LLMChain、SequentialChain 实现多步骤任务。
  • 2.3 记忆管理（Memory）
    • 会话记忆、数据库持久化（Redis集成）。

第三章：动态代理与工具集成​

  • 3.1 代理（Agents）工作原理
    • 动态路由、工具选择策略（ReAct模式）。
  • 3.2 自定义工具开发
    • 实现一个天气查询工具（调用外部API）。
  • 3.3 多工具协作实战
    • 构建数学计算+搜索的智能代理。

第四章：文档处理与向量搜索​

  • 4.1 文档加载与分块
    • 从PDF/网页提取文本，使用 text_splitter。
  • 4.2 向量数据库集成
    • 用Pinecone/FAISS实现语义搜索（Go代码调用）。

第五章：生产级应用开发​

  • 5.1 性能优化
    • 并发调用LLM、缓存机制（本地/Redis）。
  • 5.2 安全与监控
    • 敏感数据过滤、Prometheus指标暴露。
  • 5.3 部署实践
    • 编译为Docker镜像、K8s部署示例。

第六章：综合实战项目​

  • 6.1 项目1：客服机器人
    • 集成记忆+工具+多轮对话。
  • 6.2 项目2：企业知识库问答
    • 文档加载→向量搜索→LLM生成答案。
  • 6.3 项目3：自动化数据分析
    • 解析用户查询→调用Python脚本→返回可视化结果。

三、案例教学计划​

案例1：天气查询机器人（第三章）​

  1. 需求分析：用户输入城市名，返回天气信息。
  2. 技术拆解：
    • 工具开发：调用天气API（如OpenWeatherMap）。
    • 代理集成：自动路由到天气工具。
  3. 代码演示： 
    type WeatherTool struct{}
    func (w WeatherTool) Run(city string) string {
        // 调用天气API并返回结果
    }
    agent := agents.NewAgent(llm, []tools.Tool{WeatherTool{}})

案例2：PDF知识问答（第六章）​

  1. 流程设计： 
    graph LR
    A[上传PDF] --> B[文本分块]
    B --> C[向量存储]
    C --> D[用户提问]
    D --> E[语义搜索]
    E --> F[LLM生成答案]
  2. 关键代码： 
    loader := documentloaders.NewPDFLoader("file.pdf")
    docs, _ := loader.Load()
    vectorStore, _ := pinecone.NewStore(embeddings, "index-name")
    vectorStore.AddDocuments(docs)

四、课程交付形式​

  1. 视频讲解：理论+屏幕编码演示。
  2. 代码仓库：提供完整可运行示例（含注释）。
  3. 课后练习：
    • 基础：修改提示模板优化输出格式。
    • 进阶：为知识库问答添加缓存层。

五、课程总结​

  • 核心价值：
    • 不局限于API调用，掌握LLM应用的全栈开发能力。
    • 学会用Go的高性能特性解决AI工程化痛点。
  • 学员成果：
    • 能独立开发企业级LLM应用并部署上线。

此课程设计平衡了深度与广度，通过渐进式实战帮助学员从“会用”到“精通”。是否需要调整重点或补充特定场景（如多模态处理）？